随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。广大客户通过网路平台进行选择消费时在网络里留下了大量的痕迹如消费习惯、倾向性、类别等积累起来的各种信息被称之为大数据。通过对以上信息的分类、综合、运用，对消费趋势进行有规则的预测、挖掘和分类，从而找到新的商业机会。通过这些分析数据进一步的做出相应的决策来指导营销活动。大数据的运用不仅可以帮助酒店在内部资源有限的情况下，从全国范围内甚至从全球范围内收集到有用的数据来推动酒店本身业务的发展。在酒店业，通过客户在网络上留下的消费记录和搜索习惯，能够更加精准的为酒店的产品和服务做出定位及相关营销策略。
大数据真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于酒店业来说，如果管理者要借助大数据为酒店的市场营销服务，则需做好以下四个方面的工作变革：
一、基于大数据的酒店市场定位变革
基于大数据的市场数据分析和调研是酒店进行品牌定位的第一步。酒店要想获得足够的市场份额，需要建构大数据战略，拓宽酒店业调研数据的广度和深度，从大数据中了解酒店业市场构成、细分市场特征、客户需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证酒店品牌市场定位独具个性化，提高酒店品牌市场定位的行业接受度。
酒店想进入或开拓某一区域酒店业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。在传统情况下，相关分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，酒店能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。用大数据作为辅助工具可以展示不同季节、不同月份，不同周期此地理位置周边酒店的订房发生数量、预订方式、不同房价、计算出各种不同的需求、展示市场需求，这些数据不仅能确定此地理位置能不能做酒店，更能定位此需求酒店的客源细分与平均房价，从而通过财务模型计算出投资的可行性。
二、基于大数据的酒店数据库变革
随着搜索引擎、社交网络、人手一机的智能移动设备的普及，互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨。每天在微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成酒店业大数据，发掘其中的酒店业市场需求、竞争情报。
以酒店业在对客户的消费行为和趣向分析方面为例，如果酒店平时善于积累、收集和整理客户的消费行为方面的信息数据，如：客户购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、客户家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果酒店收集到了这些数据，建立客户大数据库，便可通过统计和分析来掌握客户的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略。
三、基于大数据的酒店沟通模式变革
销售的工作方式在大数据的时代下会发生彻底的改变。以前在业务下降的时候，所有酒店管理者都喜欢把销售人员派出拜访客户。但目前的情况是，客户的工作方式在变化，更有很多的经理人都不是一直在办公室的。虽然目前手机网名的5.27亿总量首次超过了PC用户，并且55%的网名减少了对PC的依赖，但酒店所目标的对象大部分是中基层经理级商务人士，这一群体是商业领域最为繁忙的人群，有统计表明，66%的中国商务人士每日多次使用移动互联网，36.4%的中国商务人士每天在手机移动端上超过4小时，所以对酒店业而言，大数据都可以反映客户的总体习惯。
近两年，酒店销售人员上门的销售拜访数量同比以往减少10%，客户时尚个性的办公室也需要有更多的私密性，通过行业大数据的分析，酒店的目标客户更多的是把微博、微信、Skype、MSN、QQ等即时的交流工具已不再单纯的是交流，而是业务的工具。目前，越来越多的酒店销售人员每天在工作时间段、在办公桌上、PC、手机、PAD、Skype、QQ同时使用，即时的处理客户的信息和交流，大数据时代正在改变客户的工作方式，改变酒店销售人员的服务方式，每天至少20个以上邮件处理正成为酒店销售人员的基本工作量。
四、基于大数据的酒店收益管理变革
收益管理作为实现收益最大化的一门理论学科，近年来受到酒店管理者的普遍关注和推广运用。收益管理意在把合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道，出售给合适的客户，最终实现酒店收益最大化目标。要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节，而这三个的环节推进的基础就是大数据。
需求預测是通过对建构的大数据统计与分析，采取科学的预测方法，通过建立数学模型，使酒店管理者掌握和了解酒店业潜在的市场需求，未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等，从而使酒店能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价。需求预测的好处在于可提高酒店管理者对酒店业市场判断的前瞻性，并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场，获得潜在的收益。细分市场为酒店预测销售量和实行差别定价提供了条件，其科学性体现在通过酒店业市场需求预测来制定和更新价格，最大化各个细分市场的收益。敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术，对不同细分市场的价格进行优化，最大限度地挖掘市场潜在的收入。
大数据时代的来临，为酒店收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是酒店自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个市场信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。酒店在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的客户数据，了解更多的酒店市场信息，这将会对制订准确的收益策略，获得更高的收益起到推进作用。
总之，只有酒店重视大数据，善于收集、挖掘、统计和分析大数据，才会有效地提高市场营销竞争力，增强竞争优势。
参考文献：
[1]李巍.席小涛.大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向.科技管理研究，2014（18）
[2]张俊杰.杨利.基于大数据视角的营销组合理论变革与创新.商业经济研究，2015（6）
[3]马宽.大数据时代下的市场营销新思路--基于4P理论视角下的"4P+1".商，2016（6）
作者简介：
张朋（1980.10-），男，汉族，山东青岛人，硕士研究生，青岛酒店管理职业技术学院讲师，研究方向：酒店管理
来源：科学与财富 2016年32期
